package com.datastructures.graph;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.LinkedList;

/**
 * @author MaoLin Wang
 * @date 2019/11/1314:05
 */
public class Graph {
    private ArrayList<String>vertexList;//存储顶点集合
    private int[][] edges;//存储图对应的邻接矩阵
    private int numOfEdges;//边的数量

    /**
     * 记录某个节点是否被访问
     */
    private boolean[] isVisited;
    public static void main(String[] args) {
        int n=8;//节点个数
        String vetexValue[]={"1","2","3","4","5","6","7","8"};
        Graph graph = new Graph(n);
        for(String value:vetexValue){
            graph.insertVertex(value);
        }
        //添加边
        graph.insertEdge(0, 1, 1);
        graph.insertEdge(0, 2, 1);
        graph.insertEdge(1, 3, 1);
        graph.insertEdge(1, 4, 1);
        graph.insertEdge(3, 7, 1);
        graph.insertEdge(4, 7, 1);
        graph.insertEdge(2, 5, 1);
        graph.insertEdge(2, 6, 1);
        graph.insertEdge(5, 6, 1);

        graph.print();

        //
        System.out.println("深度遍历");
        graph.dfs();
        System.out.println("广度遍历");

      //  graph.bfs();
    }

    public Graph(int n){
        edges=new int[n][n];
        vertexList=new ArrayList<>(n);
        numOfEdges=0;
        isVisited=new boolean[8];
    }

    /**
     * 插入节点
     * @param vertex
     */
    public void insertVertex(String vertex){
        vertexList.add(vertex);
    }

    /**
     *插入边
     * @param v1 点的下标(第几个定点)
     * @param v2
     * @param weight 权值，1表示v1,v2有边，0表示v1,v2无连接，默认为0
     */
    public void insertEdge(int v1,int v2,int weight){
        edges[v1][v2]=weight;
        edges[v2][v1]=weight;
        numOfEdges++;
    }

    /**
     * 返回节点个数
     * @return
     */
    public int getNumOfVertex(){
        return vertexList.size();
    }
    /**
     * 返回边的个数
     */
    public int getNumOfEdges(){
        return numOfEdges;
    }
    /**
     * 返回节点i对应的数据
     *
     */
    public String getValueByIndex(int i){
        return vertexList.get(i);
    }

    /**
     * 返回v1和v2的权值
     * @param v1
     * @param v2
     * @return
     */
    public int getWeight(int v1,int v2){
        return edges[v1][v2];
    }

    /**
     * 打印矩阵
     */
    public void print(){
        for (int []link:edges){
           System.out.println(Arrays.toString(link));

        }

    }

    /**
     *得到第一个邻接节点的下标w
     * @param index
     * @return 如果存在就返回对应的下标，否则返回-1
     */
    public int getFirstNeighbor(int index){
        for (int i = 0; i < vertexList.size(); i++) {
            if (edges[index][i]>0){
                return i;
            }
        }
        return -1;
    }

    /**
     * 根据前一个邻接节点的下标获取下一个邻接节点
     * @param v1
     * @param v2
     * @return
     */
    public int getNextNeighbor(int v1,int v2){
        for (int i = v2+1; i < vertexList.size(); i++) {
            if (edges[v1][i]>0){
                return i;
            }
        }
        return -1;
    }

    /**
     * 深度优先遍历
     * i第一次就是0
     * @param isVisited
     * @param i
     */
    public void dfsGraph(boolean[] isVisited,int i){
        System.out.println(getValueByIndex(i)+"->");
        //将该节点设为已访问
        isVisited[i]=true;
        //查找节点i的第一个邻接节点w
        int w=getFirstNeighbor(i);
        while (w!=-1){
            if (!isVisited[w]){
                //未被访问过
                dfsGraph(isVisited,w);
            }else {
                //被访问过，查找下一个
                w=getNextNeighbor(i,w);
            }

        }
    }
    //对dfs进行重载，遍历我们所有的节点
    public void dfs(){
        for (int i = 0; i < getNumOfVertex(); i++) {
            if (!isVisited[i]){
                dfsGraph(isVisited,i);
            }
        }
    }

    public void bfs(){
        for (int i = 0; i < getNumOfVertex(); i++) {
            if (!isVisited[i]){
                bfs(isVisited,i);
            }
        }
    }

    /**
     * 广度优先遍历算法步骤
     * 1.访问初始结点v并标记结点v为已访问。
     * 2.结点v入队列
     * 3.当队列非空时，继续执行，否则算法结束。
     * 4.出队列，取得队头结点u。
     * 5.查找结点u的第一个邻接结点w。
     * 6.若结点u的邻接结点w不存在，则转到步骤3；否则循环执行以下三个步骤：
     * 6.1 若结点w尚未被访问，则访问结点w并标记为已访问。
     * 6.2 结点w入队列
     * 6.3 查找结点u的继w邻接结点后的下一个邻接结点w，转到步骤6。
     */
    /**
     * 对一个节点进行广度优先遍历
     * @param isVisited
     * @param i
     */
    private void bfs(boolean[] isVisited, int i) {
        int head;//队列的头节点对应的下标
        int w;//邻接节点w
        //队列，记录节点访问的顺序
        LinkedList queue = new LinkedList<>();
        //访问节点
        System.out.print(getValueByIndex(i)+"->");
        //标记为已访问
        isVisited[i]=true;
        //将节点加入队列
        queue.addLast(i);

        while (!queue.isEmpty()){
            //取出队头
            head= (int) queue.removeFirst();
            w=getFirstNeighbor(head);
            while (w!=-1){
                //找到了
                if (!isVisited[w]){
                    System.out.print(getValueByIndex(w)+"->");
                    isVisited[w]=true;
                    queue.addLast(w);
                }else {
                    //以head为前驱点，找w后面的下一个邻接点
                    w=getNextNeighbor(head,w);
                }
            }
        }
    }
}
